家禽亚健康状态监测与健康预警展望.pdf

南京农业大学学报():/.:./.收稿日期:基金项目:科技部“科技创新”项目()作者简介:姚文教授博导主要从事单胃动物饲料营养和智慧健康养殖的研究与技术集成推广工作:.通信作者姚文邓为许毅等.家禽亚健康状态监测与健康预警展望.南京农业大学学报():.():.特约综述家禽亚健康状态监测与健康预警展望姚文邓为许毅孙卫东刘龙申沈明霞(.南京农业大学动物科技学院江苏 南京.山东新希望六和集团有限公司山东 青岛.南京农业大学动物医学院江苏 南京.南京农业大学人工智能学院江苏 南京.农业农村部养殖装备重点实验室江苏 南京)摘要:家禽亚健康是指家禽介于健康与疾病间的过渡状态其监测与识别对于家禽健康预警和养殖收益均具有重要意义 家禽养殖在健康状况下可获得最大收益但实际生产中疾病常发现于亚临床状态于临床状态才开始药物治疗 而有效地在亚健康到亚临床之间介入通过饲养管理、营养调控等方法使其恢复到健康状态将有巨大的效益与价值 因此及时辨别家禽亚健康状态对早期疾病预警意义重大 本文讨论了家禽亚健康的意义及产生原因列举了针对家禽的生理信息监测技术和评估家禽健康的方法探讨了家禽亚健康监测的可行性和潜力最后提出了预测家禽健康和评估家禽亚健康状况的新思路关键词:家禽亚健康早期疾病预警评价指标中图分类号:.文献标志码:文章编号:()(.):“”.:家禽养殖业是畜牧业的重要组成部分禽肉和蛋满足了消费者对高蛋白低脂肪食品的需求 为满足更高的国民需求家禽养殖越发趋于集约化、规模化与智能化家禽的养殖密度急剧扩大 在高密度、大规模的饲养中家禽疾病传播速度增快、大规模疫病爆发风险增大、人畜共患病危险升级继而对家禽生产效益、产品质量安全、公共卫生安全构成严重威胁 研究人员在疫病防治方面做了大量工作如培育抗病力强的家禽品种、研发免疫相关产品但抗病与高产往往呈负相关仅通过药物防控也无法控制家禽疫病的爆发 自 年 月 日起全面禁止在饲料中添加促生长抗生素开启了我国畜牧业无抗南 京 农 业 大 学 学 报第 卷饲料新时代这无疑使家禽养殖的疫病防控面临更大的挑战 因此家禽健康监测和早期的疾病预警对减少养殖过程中因疾病造成损伤和提高生产收益至关重要 动物健康状态到疾病状态是一个量变到质变的过程而亚健康状态是介于二者之间的特殊状态其可发展成疾病状态也可人为干预恢复到正常状态 针对家禽健康进行精准监测灵敏地辨别亚健康状态在疫病发生前的亚健康状态尽早干预能提高家禽养殖中的动物健康和福利水平并降低家禽养殖中因疫病和健康异常带来的生产收益损失以及公共卫生安全风险 然而对于家禽亚健康状态的研究仍处于空白状态家禽亚健康状态没有明确的界定标准也缺少量化亚健康状态的评价方法和相应的监测技术目前在基于传感器、物联网的家禽生理信息监测和疾病早期预警技术等方面有较多研究但多数监测预警模型均通过单一特征进行监测和疾病诊断缺乏综合基于多种特征的信息监测和疾病分析忽略了健康与疾病的中间态存在“技术孤岛”同时缺乏具体的健康量化评价体系研究较多的福利评价系统与家禽健康联系不强难以细分家禽的健康状况 因此本文综述了家禽的生理信息监测、早期疾病预警技术和家禽健康评价方法及其存在的问题并分析家禽亚健康状态监测的可行性继而为细化亚健康评价指标和量化亚健康评价提出新方法以期为家禽亚健康状态的监测和评估奠定基础为家禽生产的疾病预警和精准养殖提供新思路和新工具 家禽亚健康的产生原因.家禽亚健康的概念健康是一个发展中的概念由过去单一的生理健康不断扩展 年世界卫生组织()将健康定义为生理、心理和社会适应全部良好的一种状态 然而完全健康者常只占人群 左右介于健康与不健康之间的人群可占 大多数人都处于非健康非疾病的中间状态 世纪 年代苏联学者布赫曼便提出人体除了健康和疾病两种状态还存在两者间的第三状态我国将其称为亚健康状态 年我国制定的亚健康中医临床指南中提出:亚健康为健康与疾病之间的一种状态处于亚健康者没有明显的临床和亚临床症状但由某种医学检验指数提示的一种心理行为或者身体特性处于某种失调的状态 亚健康状态是个体从健康发展到疾病过程中重要的过渡阶段是不同个体均可能存在的特殊健康状况 因此亚健康状态的检测对于保持健康和预防疾病具有极其重要的临床和科学意义目前缺少明确的动物健康概念客观衡量动物健康状态极其困难特别是没有明显疾病特征时 对畜禽而言健康应从生产性能状况和无疾病的表现和症状 个方面来衡量 现代畜牧业生产追求的根本目标是动物健康、生产高效、优质和安全动物健康管理的重点在非传染性疾病的解决上尤其是在亚健康状态方面 家禽从健康状态发展到疾病状态是一个动态变化过程通常要经历健康亚健康亚临床临床状态 个过程 亚健康状态是健康到疾病之间的过渡状态是一个特殊的阶段当亚健康状态累积到一定程度便会转化为疾病状态若干预得当则可趋向于健康或恢复到健康状态 处于亚健康状态的家禽主要表现:活力下降、羽毛粗乱、生长缓慢、采食和饮水量无规律、免疫力下降、生产性能下降和产沙壳蛋、畸形蛋等不合格蛋的比例上升.家禽亚健康的产生原因导致家禽处于亚健康状态的主要原因有饲料、管理、环境 个方面 传统家禽营养学研究主要集中在静态的动物营养需要量和饲料价值上忽略了家禽生命的动态过程难以针对特定的生理阶段和特殊的饲养环境满足家禽微量营养物质和免疫营养的需求从而影响家禽的健康状况 另外饲料原料生产、储存不当导致原料霉变也是引起家禽亚健康的重要原因 饲养管理因素很大程度上影响着家禽的健康状况家禽各生理阶段未及时更换日粮、管理调整滞后、疾病预防不到位、日常管理松散等都会导致家禽亚健康的产生和发展 家禽的养殖环境也是影响家禽健康状况的重要因素例如养殖密度、冷热应激 家禽的亚健康状态由于未达到疾病状态临床特征不明显且对生产未造成明显损害往往被生产者所忽视 而长此以往的家禽亚健康状态会降低生产收益和产品品质不加干预会对禽体造成巨大损伤使亚健康状态发展成某种疾病 若能对家禽健康状况进行监测并准确评估通过评估结果及时发现家禽亚健康状态及时调控营养、调整饲养管理措施、改善养殖环境进而使家禽群体处于健康状态的比例增大减少疾病发生的风险维持家禽健康状态并获得最大的生产收益 第 期姚文等:家禽亚健康状态监测与健康预警展望 家禽生理信息监测和早期疾病预警技术家禽的形态、行为以及生理特征包含丰富信息通常用来反映其生长环境的舒适度、情绪状态以及健康状况 在人的疾病诊断中病人描述的临床症状和体温、血液生化指标、血压、尿液等生理指标是疾病的诊断依据 家禽疾病诊断主要依靠兽医巡检对家禽群体精神状态、外观、行为、饮食和粪便等的观察分析和生化检测 在高密度的养殖环境中兽医巡检不方便且易造成交叉感染而生化检测则需要经验丰富的技术人员还易错过疾病治疗的窗口期 准确高效的监测家禽生理信息有助于分析家禽的生理、健康状况及时发现家禽疾病个体进行疾病预警以提高生产效益 目前畜牧业的信息化、智能化快速发展针对家禽生理信息的智能监测和疾病预警技术已有大量研究及成果其多是基于家禽体表、生理或行为的某一量化特征通过传感器感知、智能算法处理来实现家禽生理信息的监测和疾病的预警 本节介绍家禽的生理信息监测技术、疾病预警技术和健康评估方法以分析家禽亚健康状态监测的可行性.基于外表形态特征的监测技术基于家禽形态特征的监测技术中主要以头部特征、轮廓几何特征、骨骼角度参数来检测家禽形态的异常状况并能通过家禽图像进行体重估算 健康状况发生变化的家禽个体常会伴随身体结构、轮廓、关键部位形态变化(如鸡冠部、眼部、羽毛状态等)李亚硕等利用机器视觉检测鸡冠颜色通过数理统计分析健康鸡与病鸡的鸡冠颜色特征差异以辨别蛋鸡的健康状况并定位病鸡位置其对病鸡的正确识别率为 误识别率为 毕敏娜等提出了一种基于鸡冠及鸡眼构成的鸡头信息特征的鸡病识别方法 利用 分量阈值提取鸡冠鸡垂通过鸡冠鸡头的位置关系识别鸡头再分别提取鸡眼瞳孔轮廓的形状几何特征和鸡冠颜色构成 分量共生矩阵用 特征选择算法获得鸡病特征变量最后用支持向量机分类器进行分类训练试验结果表明病鸡正确识别率为.等通过识别肉鸡的轮廓信息来获得姿势变化成功地识别了健康鸡只和禽流感感染鸡只 首先使用分割算法分离背景和鸡提取轮廓和骨架信息然后计算 个特征值(凹度、骨架姿态角、形状特征、面积线性率、伸长率和圆度)构成特征向量最后构建机器学习算法对健康肉鸡和患病肉鸡进行分类其准确率可达.等在另一项研究中基于肉鸡健康状态和疾病状态的羽毛质地(自然或蓬松)和姿势(站立或躺下)等特征来识别病鸡并开发了一种可以将不同特征融合的单次多盒检测器()模型对其分类模型精度达到.在日常的饲养管理中家禽体重的测量是关键一环饲养员可根据体重变化判断家禽健康营养状况调整饲养计划 基于图像识别的家禽体重估算技术能最大限度减少对家禽的干扰是智能监测技术的重要发展方向 目前已有研究将家禽体重与体尺特征(面积、周长、凸面积、长轴等)进行关联分析建立图像与体重之间的关系来实现对家禽体重的估算和监测 等采用机器视觉和人工神经网络()对肉鸡活体重进行估计在 饲养期间每天成像 次 经统计上午与下午数据无显著差异且机器视觉技术准确性高大部分误差小于 陈佳等利用白羽肉鸡背部投影面积与体重间的显著相关性提出一种结合深度学习的非接触式白羽肉鸡体重估测方法 该方法采用自适应掩膜随机提取白羽肉鸡身体部分边缘点并进行椭圆拟合映射出背部投影面积再构建背部投影面积与体重间的线性回归模型进行肉鸡体重估测试验表明群鸡场景中体重估测最低准确率为.基于行为特征的监测技术家禽行为是健康和福利的关键指标其中采食和饮水行为最受生产者关注可用其判断生长状态以及健康状况 早期的研究是通过在料线和水管上安装电子称和流量计等设备测量固定时间内饲料和水的减少量来间接监测家禽群体的采食、饮水 目前基于机器视觉和饲料与水的消耗量监测已实现多目标家禽采食饮水的高精度监测 等开发了一种检测肉鸡采食和饮水行为的图像处理算法采用机器学习模型对计算饲喂器周围肉鸡数量的方程设置参数通过饲喂器周围的鸡只数量对采食行为进行检测其结果的总体准确率超过 也有研究者利用麦克风获取家禽啄食声并将其与采食量进行关联分析建立啄食声与采食量的模型进而监测家禽采食量、采食频率并分析采食行为 此外对家禽日常行为也有大量研究通过大量的家禽行为数据集来建立行为模型并检测其异常行为来识别病鸡以便采取相应措施来减少经济损失 目前已实现站立、趴卧、啄羽、梳羽等 项家禽行为的识别为家禽养殖的高效管理提供更多信息 李娜等利用摄像头记录散养鸡群在舍内的活动对鸡南 京 农 业 大 学 学 报第 卷只的采食、站立、趴卧、梳羽、啄羽和打架行为进行标注再利用 目标检测模型识别模型总体平均精度准确率为.对饲养群体的异常活动检测可作为家禽早期健康预警 利用 视觉摄像机从俯视角度采集肉鸡图像采用图像处理算法识别肉鸡的躺卧与站立状态并统计了肉鸡的躺卧次数和持续时间结果表明使用 视觉相机系统识别肉鸡躺卧与站立的准确率达到 最后基于躺卧时间与步态评分负相关提出了一种间接评价肉鸡腿部健康状况的方法 等用摄像机记录和描述了肉鸡群 周龄的正常活动水平和异常活动水平当某一周龄的活动水平偏离预期水平时检测系统可以通知生产者何灿隆等研制了一种检测平养肉鸡步态的无线运动脚环其通过肉鸡行走自检测()算法确定肉鸡行走的有效数据点并建立肉鸡健康与跛行二分类模型最后通过欧氏距离度量肉鸡跛行程度检测准确率为.沈明霞等针对黄羽肉鸡个体提取其运动速度、步幅、步幅差等参数构建了一种基于多特征变量的肉鸡跛行定量评价方法实现对肉鸡跛行状态的早期预警与判别识别准确率达到 等采用光流分析方法检测感染弯曲杆菌的鸡群使用摄像头监测鸡群的行为并分析鸡群运动产生的“光流”模式发现与通过微生物方法检测弯曲杆菌呈阳性的鸡群相比无弯曲杆菌的鸡群具有更高的光流平均值和更低的光流峰度 陈佳等提出一种基于 与短时跟踪的鸡只呼吸道疾病早期检测方法根据鸡只张口闭口组合出现的频率动态检测是否存在鸡只呼吸困难情况试验结果表明优化的 算法张口检测准确率为.闭口检测准确率为.基于生理特征的监测技术家禽的一些生理特征(粪便、体温等)能真实反映家禽的健康状况且易于监测是疾病早期预警和诊断的依据 消化系统疾病是家禽养殖中常见的疾病严重影响着家禽健康和生产其最直观的表现便是粪便 等使用灰度共生矩阵法描述粪便的纹理特征提取了其中 种纹理特征集作为支持向量机的输入对健康鸡和病鸡的粪便进行分类来实现患病鸡只的检测 等收集了 张 日龄罗斯肉鸡的粪便图片将粪便分为 类(正常、形状异常、颜色异常、含水量异常、形状和含水量都异常)并开发了一种基于深度卷积神经网络的检测模型来进行肉鸡粪便的检测和分类在测试数据集上达到了.的召回率和.的精度再结合清粪带运行速度估测实现了排泄异常粪便鸡只的笼定位定位准确率为.家禽是恒温动物但在病理或者应激情况下会发生体温变化因此体温可作为家禽疾病早期预警和检测的生理指标 目前基于家禽异常体温的疾病检测研究多集中在腿部疾病和禽流感方面 刘修林等利用红外热像仪测定了不同环境温度下健康蛋鸡与患病蛋的表面温度通过比较其头部和腿部或足部的最高温度以及平均温度获得了体表温度与健康状况之间的关系再进一步分析获得了能反映疾病状态变化的最佳体表温度区域结果显示健康蛋鸡和患病蛋鸡的头部或腿部存在明显温差最大温差为.且腿部和足部存在极大温差可利用蛋鸡体表温度进行疾病检测 等利用红外热成像获取火鸡脚底表面温度并将温度与视觉模拟量表评估的脚垫皮炎严重程度相关联结果显示足底表面温度与脚垫皮炎评分负相关温度越低脚垫皮炎越严重可将红外热成像应用于火鸡腿部健康的研究 许志强等通过红外热图像提取肉鸡腿部异常时的温度特征结合姿态特征来综合判断腿部异常情况并提出了自动检测方法该方法将肉鸡腿部最大温度、身体质心高度、身体前倾角、身体偏转角作为输入特征利用 和随机森林建立肉鸡腿部异常自动检测模型对正常、轻微异常、中度异常 个类别的检测总体准确率为.家禽的声音是其重要生理信息的表达与其呼吸系统的健康密切相关是提醒生产者注意环境管理和疾病传播的重要信号 等在 万羽白羽肉鸡鸡舍录音 周基于小波变换梅尔频率倒谱系数()、相关距离费舍尔准则()和隐马尔可夫模型()开发了一种提取肉鸡异常声音的识别算法其识别声音样本的平均准确率、精度、召回率都在 以上可用在肉鸡呼吸道健康评估上 等提出了一种基于音频分析的禽流感预警方法通过对提取的鸡声音信号的频域进行分析处理利用梅尔频率倒谱系数()作为声音特征来区分健康和患病鸡只最后提取的鸡声用二元分类支持向量机()训练和识别其对禽流感检测的准确率在 以上 秦伏亮等采用网络拾音器采集白羽肉鸡声音数据经过滤波去噪后人工截取咳嗽样本利用高斯混合模型隐马尔科夫模型()识别 第 期姚文等:家禽亚健康状态监测与健康预警展望算法训练并调整优化咳嗽识别模型其平均正确率达.当前监测与预警技术存在的问题综上所述国内外学者对于家禽生理行为表征监测、异常及疾病监测与预警进行了大量研究为进一步实现自动化监测家禽健康及检测家禽异常个体提供了有利的技术支持 但多数研究只能适用于理想的试验环境和单一对象在复杂的养殖环境以及实际生产中的检测效果不理想、泛化能力不足、可推广性不强 目前的研究分散对家禽特征数据没有建立统一标准很少有多种特征耦合的健康监测和疾病诊断方法对采集的形态、行为、声音等生理信息没有进行数据间的多源联系以及深度挖掘 沈明霞课题组长期关注畜禽早期疾病预警技术前期已经开展鸡只识别及体重估测、蛋鸡头部状况检测、肉鸡跛行评估等多项家禽早期疾病预警技术研发工作已有多项研究成果但同样并未耦合多种技术集成成套的检测预警智能技术与设备 在未来应研制更适合家禽养殖复杂环境的智能化技术设备大量收集不同品种家禽在不同生理阶段、不同养殖方式和环境的外在表征数据建立家禽特征数据库并耦合多个特征进行健康监测和疾病预警传统家禽业以生产高效为唯一决策目标在养殖中没有建立针对家禽健康状态的评价指标体系和标准 这使得各监测方法之间整合程度差、诊断标准不统一无法综合多种家禽特征对其健康状况进行综合评价从而制约了家禽疾病检测预警成套智能设备的开发设计 目前对家禽福利研究较多国际上有 和 两种常用的家禽养殖福利评价系统都涉及家禽健康的评价但又关联不直接 用来评价家禽健康状况的各个特征也没有统一的方法和标准例如肉鸡粪便分类标准不统一 等描述肉鸡粪便的视觉评分采用 分制:分为正常的干粪便、呈圆锥形 分为粪便极其疏松无圆锥形粪便和大量的游离水 而 等的研究也提及肉鸡粪便评分采用 分制:分为干燥自然形态 分为水样表面疏松 同时还有研究者利用便血率和 值对肉鸡粪便进行评分 为更准确地对家禽健康状态进行评价需要建立一套综合评价家禽健康的指标体系和评价标准若能筛选出合适的家禽特征作为其亚健康的评价指标制定评价标准再选取合适的检测方案和智能设备构建家禽亚健康评价系统便可实现对家禽健康的实时监测并对亚健康状态进行预警继而早期进行人为干预使家禽维持在健康状态防范慢性疾病发生减少疫病风险 家禽亚健康评价体系新思路家禽亚健康是指家禽个体处于健康状态与疾病状态之间的一种“未病”并有发展成疾病趋势的状态与猪牛羊等大动物相比家禽的饲养周期短、养殖量大、个体价值小仅对个体进行亚健康监测无法达到有价值的疾病预警效果 家禽亚健康评价应从个体出发对整个养殖群体健康进行综合评价 与人群健康的定义相似家禽群体健康应是指受饲养管理、养殖环境和生物遗传等因素决定的可以量化的整个群体的健康 应将家禽群体健康看作一种目标、策略注重分析整个养殖过程中影响家禽健康的全部决定因素重视群体整体的健康而不是只重视特定疾病和个别患病家禽 应综合多因素从中筛选出易于检测且有代表性的指标构建指标评价体系继而实现对家禽群体亚健康状态的量化评价 因此针对家禽亚健康群体评价从预测和判定两方面进行了讨论.群体亚健康预测针对家禽群体的亚健康状况的评估可以分为 个方面:开展养殖群体的情况调查收集群体品种、养殖环境、免疫程序等鸡群信息通过这些信息对家禽群体的健康状况进行预测辅助其亚健康状况的判定分析群体亚健康的诱因筛选出合适的评价指标综合多指标对家禽群体健康状况进行判定 综合养殖环境、养殖管理、禽苗质量等信息能对家禽群体健康状况进行预测适宜的养殖环境以及满足需求的水和饲料是家禽生长的理想条件其中养殖环境对预防疾病和高效生产都有非常重要的影响 目前有许多研究将家禽养殖的各环境因素与生产性能、健康状况相联系进行相关性分析 等利用灰色关联度分析法将环境与肉鸡生产性能、健康相关联建立了禽舍内环境综合评价的方法 李若飞等通过检测中小型养殖场鸡舍环境中细菌总数、大肠杆菌数和小气候部分因素应用神经网络模型评价同期鸡群发病率、死亡率及亚临床状态揭示了鸡舍环境与鸡群健康状况的相关性 因此可以利用环境因素与家禽健康状态的相关性通过对禽舍内环境综合评价来预测鸡群的健康状况 在养殖过程中家禽的品种品系以及禽苗的质量决定了养殖水平的上线养殖场的日粮水平、硬南 京 农 业 大 学 学 报第 卷件设备和管理措施则决定了养殖水平的下线 若能对环境因素、禽苗质量、饲料营养水平和管理措施进行综合有效的评估则能预测家禽群体的健康状况分析潜在疾病的发生诱因在风险点前提前预警.群体亚健康判定与大动物相比家禽在临床疾病阶段治疗价值较小尤其是肉鸡生长周期短()又有严格的停药期(左右)因此及时在群体处于亚健康状态时介入通过调整管理或营养调控等手段予以干预将会产生巨大的价值 如何进行亚健康状态的判定是家禽亚健康研究首先要解决的问题在人亚健康研究中亚健康状态无法简单有效通过临床生理、生化等方面的检测进行评价诊断因此目前对人亚健康的诊断主要采用量表评价法通过制定人亚健康诊断标准及编制相应的评价量表实现人亚健康的定量化评价 同样在家禽的亚健康评价研究中也可采用量表评价法 可以选取能代表亚健康状况的家禽特征作为评价指标从而建立家禽亚健康指标评价 通过对兽医专家咨询和养殖场调研对指标进行量化评分并运用统计学方法对指标进行权重分配从而实现对家禽亚健康状态的量化评价 在编制家禽亚健康评价量表时应考虑家禽品种、所处生理阶段等对量表评价标准进行调整 编制完成家禽亚健康评价量表后可综合各特征对其进行健康评价结合多种智能检测技术进行系统集成进一步构建家禽亚健康评价系统 小结与展望本文首先阐述了畜禽亚健康的概念和检测意义随后对家禽生理信息监测和早期疾病预警技术的研究状况、相关成果、发展趋势进行深入总结、归纳与分析提出了关于家禽亚健康评价体系的新思路 主要包括:)家禽亚健康评价应在群体上进行)可通过群体信息分析预测家禽的健康状况)编制家禽亚健康评价量表以对家禽健康进行多指标综合判定)综合多种检测技术集成家禽亚健康状态评价系统 本文为家禽亚健康状态的监测和评估标准体系的建立奠定了理论基础为家禽生产的疾病预警和精准养殖提供了新思路和新工具 随着科技的发展、技术的深入应用以及多领域的交叉融合家禽养殖将朝更加精准化和智能化发展 有望集成多技术以实现家禽各生理指标及行为特征的实时采集通过对融合量化后的健康状况评价标准进行分析使准确识别家禽健康状况成为现实将禽病预防于“未病”的亚健康状态在最大限度上确保家禽健康为家禽食品安全以及养殖生产提供保障参考文献:.:.():.李建雄.市场经济条件下我国畜牧业生产组织的创新研究.北京:中国社会科学院研究生院.:().?.():.():.():.胡晗刘超张刚娟等.无抗时代畜禽养殖新方案.中国牛业科学():.():().卢德勋.动物营养学科发展在战略方向上的重大突破:构建动物健康营养理论和技术体系及其实际应用.动物营养学报():.:.():().():.李奇峰李嘉位马为红等.畜禽养殖疾病诊断智能传感技术研究进展.中国农业科学():.():().第 期姚文等:家禽亚健康状态监测与健康预警展望 .:.():./.:.:.:.:.张桂欣许军.亚健康的测量.中国全科医学():.():().张冀东王丹何清湖等.中医亚健康学相关标准的研究现状与分析.中华中医药杂志():.():().朱嵘.亚健康中医临床指南解读.中国中医药现代远程教育():.():().黄适滕飞杨芳等.基于微生物组的口腔“亚健康状态”检测.生命科学():.():().卢德勋.健康养殖的营养技术策略的系统观.饲料工业():.():().曹田梅.中医药治疗亚健康状态的临床研究进展/中华中医药学会亚健康分会换届选举暨“治未病及亚健康防治论坛”论文集.长沙:./“”.:().常剑鑫黄志琴.家禽亚健康状态及其防治.中国家禽():.():().陈琛.动物营养学的发展概况及趋势.畜牧与饲料科学():.():().吴信印遇龙.单胃动物营养学的动态概念及其发展.农业现代化研究():.():().杨小军尹振晨任周正等.家禽免疫营养及其系统性调控研究.动物营养学报():.():().():.秦梅.养殖环境生物应激因素对肉鸡福利状况和生产性能的影响.泰安:山东农业大学.:().:.():.:():.李香.急性偏热环境对肉鸡行为、生理生化指标及 表达影响.邯郸:河北工程大学.:().():.(/):.焦坤冯玉宝苏平.血压变异性与心血管疾病的研究进展.中国循环杂志():.南 京 农 业 大 学 学 报第 卷 .():().黄莉莉缪华杰陆洋等.脓毒症患者血清胱抑素、尿液肾脏损伤分子 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